https://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN   : 2620-309X

## KLASIFIKASI HABITAT BENTIK ATOL KALEDUPA TAMAN NASIONAL WAKATOBI DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE

## BENTHIC HABITAT CLASSIFICATION OF ATOL KELEDUPA WAKATOBI NATIONAL PARK USING SUPPORT VECTOR MACHINE ALGORITHM
Alim Setiawan 1,4* , Vincentius P. Siregar 2 , Setyo B. Susilo 2 , Ani Mardiastuti 3 & Syamsul B. Agus 2
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB, Bogor, 16680, Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakulas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
3 Departemen Konservasi Sumber Daya Hutan dan Ekowisata, Fakultas Kehutanan dan Lingkungan, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
4 Program Studi Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Dayanu Ikhsanuddin, Baubau, 93711, Indonesia *E-mail: alimkaledupa@gmail.com

## ABSTRACT
Kaledupa  Atoll  is  one  of  the  areas  designated  as  a  marine  protection  zone  and  local  use  zone  in Wakatobi National Park. Spatial information on the benthic habitat of Kaledupa Atoll is very limited so  that  this  information  is  expected  to  be  a  support  in  strategies  and  efforts  to  conserve  marine biodiversity.  This  study  aims  to  map  the  benthic  habitat  of  Kaledupa  Atoll  using  a  pixel-based  and object-based guided classification method/OBIA with a support vector machine (SVM) algorithm. The data used is the Sentinel-2 satellite image with a spatial resolution of 10 x10 m which  was acquired on November 4, 2019. Observations of benthic habitats were carried out directly at the study site by placing  quadrant  transects  and  taking  points  on  the  dominant  or  homogeneous  habitat  area.  The transect  used  is  100  x  100  cm2.  Image  classification  uses  thematic  layer  input  from  field  data.  The results  of  the  classification  of  benthic  habitats  are  grouped  into  six  classes.  Based  on  the  OBIA method,  benthic  habitats  can  be  mapped  with  an  accuracy  rate  of  78.1%,  while  the  pixel-based classification  has  an  overall  accuracy  of  61.8%.  Classification  of  benthic  habitats  with  the  SVM algorithm using the OBIA method provides better information than the pixel-based method.
Keywords: benthic habitat, Kaledupa Atoll, sentinel-2 satellite, Wakatobi

## ABSTRAK
Atol  Kaledupa  merupakan  salah  satu  kawasan  yang  dijadikan  sebagai  zona  perlindungan  bahari  dan zona pemanfaatan lokal di Taman Nasional Wakatobi. Informasi spasial habitat bentik sangat terbatas sehingga  penelitian  ini  diharapkan  menjadi  pendukung  dalam  strategi  dan  upaya  pelestarian keanekaragaman  hayati laut Atol Kaledupa. Penelitian ini bertujuan untuk  memetakan habitat bentik Atol  Kaledupa  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  terbimbing  berbasis  piksel  dan  objek/OBIA dengan algoritma support vector machine (SVM). Data yang digunakan adalah citra satelit Sentinel-2 dengan resolusi spasial 10 x10 m yang diakuisisi pada tanggal 4 Nopember 2019. Pengamatan habitat bentik  dilakukan  secara  langsung  di  lokasi  penelitian  dengan  meletakkan  transek  kuadran  dan mengambil  titik  pada  area  habitat  yang  dominan  atau  homogen.  Transek  yang  digunakan  berukuran 100  x  100  cm 2 .  Klasifikasi  citra  menggunakan input  themathic  layer dari  data  lapangan.  Hasil klasifikasi habitat bentik dikelompokan menjadi 6 kelas. Habitat bentik dapat dipetakan menggunakan metode  OBIA  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  78,1%  sedangkan  klasifikasi  berbasis  piksel  memiliki akurasi  keseluruhan  61,8%.  Klasifikasi  habitat  bentik  dengan  algoritma SVM menggunakan  metode OBIA memberikan informasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode berbasis piksel.
Kata Kunci: Atol Kaledupa, habitat bentik, satelit sentinel-2, Wakatobi

## I. PENDAHULUAN
Pemanfaatan  ekosistem  pesisir  yang berlebihan  serta  perubahan  iklim  dapat memicu terjadinya degradasi pada sumberdaya  terumbu  karang  (Mora et  al. , 2008;  Hoegh  &  Guldberg,  2011;  Bruno  & Valdivia,  2016;  Hoegh-Guldberg et  al ., 2017;  Roth et  al., 2018;  Bruno et  al .,  2019;
Abelson, 2020). Kondisi ini dapat menurunkan kelimpahan dan keanekaragaman  ikan  di  habitat  bentik seperti  perkembangan  hidup  dan  migrasi ikan  ke  tempat  lain  (Wilson et  al .,  2010; Brandl et  al .,  2016;  Mellin et  al .,  2016; McCormick et  al .,  2017;  Rogers et  al ., 2018).  Terumbu  karang  Atol  Kaledupa merupakan salah  satu lokasi terumbu karang yang  mendapatkan  tekanan.  Penetapan  Atol Kaledupa sebagai Zona Perlindungan Bahari melalui Keputusan Direktur
Jenderal Perlindungan Hutan Konservasi
Alam (PHKA)  No.  SK.  149/IV-KK/2007  tanggal 23  Juli  2007  merupakan  salah  satu  strategi untuk  mengatasi  permasalahan  ancaman terhadap habitat bentik di atol tersebut.
Habitat  bentik  berperan  penting sebagai  tempat  tinggal  maupun  tempat berlindung bagi organisme laut dan berfungsi sebagai  penangkap  sedimen,  pendaur  zat hara,  serta  pelindung  bagi  ekosistem  laut (Galparsoro  &  Uyarra,  2014).  Fungsi  yang disediakan oleh habitat bentik jika dikonversikan  dalam  bentuk  nominal  uang dapat  mencapai  25.079  USD/ha  (Fourqurea et  al .,  2014).  Informasi  spasial  (peta)  bentik habitat  sangat  diperlukan  untuk  mendukung strategi dan upaya dalam pelestarian keanekaragaman hayati laut di Atol Kaledupa.  Pemetaan  habitat  bentik  yang akurat merupakan salah satu upaya pengelolaan  yang  efektif  terhadap  ekosistem pesisir. Pendekatan terbaik dalam mendapatkan  informasi  tersebut  adalah dengan menggunakan data satelit penginderaan  jauh  (Kachelriess et  al., 2014; Ouellette  &  Getinet,  2016;  Bauer,  2020; Randin et  al., 2020).  Penginderaan  jauh
dapat  merekam  permukaan  bumi  pada wilayah  yang  luas  serta  sulit  dijangkau  dan juga  menyediakan  data  citra  terbaru  dengan waktu  perekaman  yang  berbeda  sehingga memungkinkan  analisi  secaara  multi-waktu (Lillesand & Kiefer, 1999).
Pemetaan  habitat  bentik  memiliki beberapa  keterbatasan  dalam  penerapannya, diantaranya  adalah  pengaruh  kedalaman  dan kekeruhan perairan (Gao, 2009; Green et al ., 2000;  Zheng et  al. ,  2016;  McCarthy et  al.,
2017;  Kuhn et  al. ,  2019).  Gangguan  sun- glint dan pengaruh kedalaman pada reflektan dasar  perairan  sangat  berpengaruh  terhadap interpretasi  citra,  seperti  pada  pemetaan kualitas  air,  batimetri  dan  dasar  laut  pada perairan dangkal (Mumby et al ., 1997, 1978; Hedley et  al .,  2005;  Zoffoli et  al .,  2014; Anggoro et  al .,  2016;  Hafizt et  al .,  2017; Harmel et al ., 2018; Wicaksono et al., 2019; Vahtmäe et  al .,  2020).  Permasalahan  lain adalah  penentuan  metode  klasifikasi  citra dengan  berbagai  algoritma  memiliki  tingkat akurasi  yang  lebih  baik  dari  peta  yang  akan dihasilkan  (Li  &  Guo,  2013;  Brovelli et  al., 2015).  Penelitian  pemetaan  habitat  bentik perairan  dangkal  akan  lebih  baik  jika dilakukan  pada  lingkungan  yang  memiliki kecerahan dan kejernihan suatu perairan dan menerapkan  metode  klasifikasi  citra  satelit dengan tingkat akurasi yang lebih baik. Oleh karenanya,  pada  penelitian  ini  melakukan perbandingan  penerapan  metode  klasifikasi dengan algoritma yang sama untuk memberikan informasi habitat  perairan dangkal
Klasifikasi  citra  satelit  secara  umum dapat  dilakukan  dengan  dua  metode  atau pendekatan  yaitu  metode berbasis piksel dan berbasis  objek.  Teknik  klasifikasi  berbasis piksel  merupakan  teknik  klasifikasi  yang telah  lama  digunakan  dan  dianggap  paling mapan,  akan  tetapi  untuk  menemukan  kelas yang  terdistribusi  secara  normal  masih  sulit. Sementara  klasifikasi  digital  berbasis  objek adalah  metode  dengan  paradigma  baru  yang telah  memperlihatkan  akurasi  yang  lebih baik  dalam  mengklasifikasi  habitat  perairan
dangkal  (Zhang et  al., 2013;  Pragunanti et al., 2020).
Terdapat  beberapa  algoritma  yang dapat  digunakan  antara  lain  adalah Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbors (kNN), Decision  Trees (DT)  dan Random Forest (RF). Algoritma SVM dinilai dapat  memberikan  hasil  yang  cukup  baik dalam  pemetaan  ekosistem  pesisir  (Vidya et al .,  2014;  Madanguit et  al .,  2017;  Mastu et al .,  2018).  Tujuan  penelitian  ini  adalah memetakan  habitat  bentik  Atol  Kaledupa dengan  membandingkan  metode  klasifikasi berbasis piksel dan berbasis objek menggunakan algoritma SVM.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Lokasi
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada musim  peralihan  antara  barat  –  timur  (bulan Maret  –  Mei  tahun  2019).  Hal  ini dikarenakan pada musim ini kondisi perairan
cukup  tenang,  jernih  dan  teduh  sehingga memungkinkan  untuk  melakukan  kegiatan penelitian.  Lokasi  penelitian  ini  adalah  di Atol  Kaledupa  Taman  Nasional  Wakatobi. Atol  Kaledupa  merupakan  salah  satu  atol  di sebelah  selatan  Pulau  Kaledupa.  Secara geografis Atol Kaledupa terletak di 05.7481°S dan 123.6959° E (Gambar 1).

## 2.2. Bahan dan Data
Citra  Satelit  yang  digunakan  adalah citra  satelit  multispektral  Sentinel-2A.  Citra satelit ini diperoleh secara gratis dan diunduh dari website ESA Copernicus (https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home) yang  diakuisisi  pada  tanggal  4  Nopember 2019.  Citra  Sentinel-2A  terdiri  dari  13  band spektral  dengan  resolusi  spasial  10  m sebanyak  4  band  (B2,  B3,  B4,  B8);  20  m sebanyak  6  band  (B5,  B6,  B7,  B8A,  B11, B12);  dan  60  m  sebanyak  3  band  (B1,  B9, B10).
Gambar 1. Peta lokasi penelitian; titik merah lokasi sampling habitat bentik.
Titik pengamatan Habitat bentik
Pengamatan  habitat  bentik  dilakukan secara  langsung  di  lokasi  penelitian  dengan meletakkan transek kuadran dan memgambil titik  pada  area  habitat  yang  dominan  atau homogen. Transek yang digunakan berukuran  100  x  100  cm 2 .  Data  dari  lokasi pengamatan  terdiri  dari  430  stasiun  yang dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  sebagai acuan  pada  proses  klasifikasi  citra  dan sebagai masukan untuk uji akurasi. Penentuan  titik  pengamatan  didasarkan  pada metode  random  sampling.  Lokasi  yang direncanakan  menyebar  di  beberapa  sisi Atol,  namun  pada  kenyataannya  terdapat beberapa  lokasi  yang  sulit  untuk  dijangkau. Keterbatasan  waktu  dan  juga  kondisi perairan  sangat  berpengaruh  dalam  kegiatan lapangan  seperti  gelombang  dan  arus  yang cukup  kuat  merupakan  penghambat  terbesar dalam mengambil sampel terutama pada titik yang berdekatan dengan laut lepas.

## 2.3. Analisis Data
2.3.1. Skema Klasfikasi Pemetaan
habitat bentik membutuhkan skema klasifikasi untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik.  Skema klasifikasi merupakan kategori-kategori untuk  mengelompokkan  nilai  piksel  ke dalam kelas-kelas tertentu. Pembuatan skema klasifikasi  dilakukan  dengan  mengacu  pada prinsip  tutupan  habitat  bentik  dominan (Green et  al., 2000).  Penentuan  skema klasifikasi  habitat  bentik  sampai  saat  ini belum  memiliki  ketentuan  atau  standarisasi yang  baku, sehingga penamaan kelas habitat bentik disesuaikan dengan komposisi penyusun  habitat  bentik  dominan  yang teramati di lapangan.

## 2.3.2. Pra Pengolahan dan Klasifikasi
Citra Pra pengolahan citra meliputi pemotongan  citra,  koreksi  sun-glint  dan koreksi  kolom  air.  Citra  Sentinel-2A  level- 1C yang digunakan sudah terkoreksi atmosferik  dan  geometrik.  Gangguan  sun- glint  diperbaiki  dengan  mengacu  pada
(Mobley,  1994).  Penghapusan  gangguan kolom  air  dilakukan  dengan  menggunakan Algoritma  Depth  Invariant  Index  (DII) (Lyzenga,  1978;  Lyzenga,  1981). Proses  pra pengolahan  citra  menggunakan  perangkat ENVI 5.2.
Klasifikasi  dalam  pendekatan  berbasis piksel dan berbasis objek dilakukan menggunakan  algoritma  SVM.  Algoritma klasifikasi  ini  berdasarkan  prinsip  linear classfier  yang  tergolong  klasifikasi machine learning. Fungsi  kernel  rbf  SVM  dilakukan menggunakan persamaan (Vapnik, 1982):
) ................................ (1)
Keterangan: x merepresentasikan vektor dari setiap  data, σ merepresentasikan  jumlah derajat dari fungsi polynomial
Klasifikasi  berbasis  piksel  dilakukan dengan  klasifikasi  terbimbing  (supervised classification). Perangkat lunak yang digunakan adalah QGIS 3.2.3 dengan Plugin Dzetsaka  Tools.  Klasifikasi  berbasis  objek dilakukan  dengan  tahapan  yaitu  segmentasi citra satelit menggunakan algoritma segmentasi  multi-resolution  segmentation (MRS).  Proses  segmentasi  objek  didasarkan pada  parameter  ukuran  atau  skala  (scale), bentuk  (shape),  dan  kekompakan  atau compactness  (Navulur,  2007).  Selanjutnya adalah  tahap  klasifikasi  yang  digunakan untuk  menetapkan  kategori  objek  setiap segmen  menggunakan  algoritma  machine learning  SVM  berdasarkan  atribut  kelas skema  klasifikasi  yang  dikembangkan  dari data  lapangan  dengan  menerapkan  teknik klasifikasi
terbimbing. Klasifikasi
terbimbing
merupakan
proses pengelompokkan  piksel  pada  citra  menjadi beberapa  kelas  tertentu  dengan  berdasarkan pada  statistik  sampel  piksel  (training)  atau region  of  interrest  (daerah  uji)  yang ditentukan oleh pengguna sebagai acuan.

## 2.4.  Uji Akurasi
Uji  akurasi  dilakukan  terhadap  hasil klasifikasi  habitat  bentik  untuk  mengetahui
tingkat  akurasi  dari  kedua  teknik  klasifikasi yang  diterapkan.  Uji  akurasi  yang  umum dilakukan pada data hasil klasifikasi penginderaan jauh adalah matriks kesalahan/confusion matrix. Hal ini dilakukan  dengan  membandingkan  hasil klasifikasi terhadap kelas atau objek sebenarnya  yang  diperoleh  berdasarkan pengamatan  secara  langsung  di  lapangan (Wahidin  et  al.,  2015).  Uji  akurasi  yang digunakan mengacu pada metode (Congalton &  Green,  2009)  yang  komponennya  terdiri dari Overall  Accuracy (OA), Producer Accuracy (PA), User  Accuracy (UA). Adapun perhitungan akurasi dilakukan dengan persamaan sebagai berikut: ................... (2) ................... (3) ............................ (4)
Akurasi  kedua  metode  klasifikasi yang  digunakaan  dinilai  dari matriks kesalahan  dengan  menggunakaan  uji-Z berbasis  KHAT  atau  uji  statistic  K  (Kappa). Uji  Z  statistik  untuk  menguji  jika  dua  error matrix independen berbeda secara signifikan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Skema Klasifikasi
Skema klasifikasi menghasilkan kelompok  kelas  habitat  bentik  dengan frekuensi  kehadiran  minimal  4%  (Green et al., 2000). Kelas dari skema klasifikasi yang tidak  memenuhi  nilai  frekuensi  kehadiran minimal dari data input, selanjutnya dikelompokkan  pada  kelas  yang  hampir sama  dengan  kelas  yang  telah  dibentuk. Sampai  saat  ini  penamaan  kelas  habitat bentik  belum  memiliki  standardisasi  yang baku, sehingga disesuaikan dengan komposisi  penyusun  habitat  bentik  dominan yang teramati di lapangan. Beberapa
penelitian sebelumnya telah banyak dilakukan dan menghasilkan skema klasifikasi  atau  jumlah  kelas  yang  berbeda- beda (Phinn et al., 2011; Zhang et al ., 2013; Wahidin et  al., 2015;  Sugara et  al .,  2020;
Siregar et al ., 2020).
Persentase  nilai  frekuensi  kehadiran komponen  bentik  berkisar  antara  1  -  30% (Gambar  2).  Habitat  bentik  kelas  Lamun merupakan komponen habitat dengan persentase  tertinggi  yaitu  30%.  Komponen habitat  bentik  dengan  persentase  terendah adalah kelas Rubble Karang Hidup yaitu 1%. Komponen  habitat  bentik  lainnya  secara berturut-turut  adalah  Pasir  (29%),  Karang Hidup  (17%),  Pasir  Rubble  (9%),  Lamun Karang  Hidup  (6,0%),  Pasir  Karang  Hidup (5%),  Rubble  (3%),  Rubble  Karang  Hidup (1%).  Komponen  bentik  Rubble  dan  Rubble Karang  Hidup  dengan  persentase  kehadiran masing-masing  3%  dan  1%  tidak  disertakan dalam analisis pengelompokan untuk pengembangan skema klasifikasi. Komponen habitat bentik di Atol Kaledupa dikelompokkan  menjadi  6  kelas.  Distribusi habitat  bentik  yang  ditemukan  terdiri  dari Karang  Hidup  (KH),  Pasir  (P),  Lamun  (L), Pasir  Karang  Hidup  (PKH),  Lamun  Karang Hidup (LKH), dan Pasir Rubble (PR). Kelas- kelas  ini  merupakan komponen kelas habitat bentik  yang  memiliki  frekuensi  kehadiran lebih  dari  4%.  Kelas  Rubble  dan  Rubble Karang  Hidup tidak digunakan dalam proses klasifikasi karena memiliki frekuensi kehadiran  kurang  dari  4%.  Pengelompokan kurang  dari  4%  sebaiknya  dihilangkan  dan tidak  digunakan  dalam  penentuan  jumlah kelas  habitat  pada  proses  klasifikasi  dan validasi objek (Green et al., 2000).

## 3.2. Klasifikasi Berbasis Piksel dan Objek
Citra  Satelit  Sentinel  2  yang  telah terkoreksi kolom air digunakan dalam proses klasifikasi. Klasifikasi berbasis piksel menggunakan  metode  klasifikasi  terbimbing dengan algoritma SVM menunjukkan habitat bentik kelas Pasir (P) merupakan yang paling
Gambar 2. Persentase frekuensi kehadiran komponen habitat bentik.
mendominasi  di  sepanjang  Atol  Kaledupa dengan  luas  sebesar  5064,8  ha.  Kelas  Pasir Rubble (PR) merupakan kelas dengan luasan area  paling  kecil  368,69  ha.  Kelas  lain mempunyai luas berturut-turut Karang Hidup (H)  4742,16  ha;  Lamun  Karang  Hidup (LKH)  4693,59  ha;  Lamun  (L)  3953,81  ha; dan  Pasir  Karang  Hidup  (PKH)  3152,05  ha (Gambar 3A).
Klasifikasi  berbasis  objek  dilakukan dengan menggunakan metode multiresolution  segmentation  (MRS)  scale parameter 10, shape 0,02  dan compactness 0,98 .  Sampai  saat  ini  belum  ada  framework teoritis tentang parameter segmentasi sehingga  parameter-parameter  segmentasi tiap  level  melalui  metode  try  and  error. Keseluruhan  objek  segmentasi  kelas  habitat bentik  menghasilkan  547004  objek.  Objek yang dihasilkan tersebut selanjutnya diklasifikasikan  berdasarkan  data  skema klasifikasi  yang  telah  dibuat  pada  penelitian ini dengan menggunakan algoritma SVM.
Klasifikasi berbasis objek menghasilkan kelas Lamun (L) mendominasi di  Atol  Kaledupa  dengan  luas  sebesar 4468,86  ha.  Kelas  habitat  dengan  luas terkecil  adalah  Pasir  Rubble  (PR)  sebesar 2414,61  ha.  Kelas  Pasir  (P)  4300,42  ha; Karang Hidup (KH) 4385,9 ha; Pasir Karang Hidup  (PKH)  3925,81  ha;  Lamun  Karang Hidup  2608  ha  dan  Pasir  Rubble  (PR) 2414,61 ha (Gambar 3B).
Klasifikasi  berbasis  objek  memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan klasifikasi  berbasis  piksel.  Keunggulan klasifikasi berbasis objek adalah menggunakan  tiga  parameter  utama  sebagai pemisah objek, yaitu scale, shape, compactness sehingga  dalam  mengekstraksi tutupan  habitat  bentik  dari  citra  satelit  pada pemisahan antar objek menjadi sangat akurat dan  presisi.  Selain  itu  klasifikasi  objek memiliki  kelebihan  dalam  efisiensi  waktu pengerjaan.  Klasifikasi  berbasis  piksel  kelas Lamun  Karang  Hidup  (LKH)  merupakan kelas  yang  mengandung  banyak  kesalahan klasifikasi, karena setelah dilakukan klasifikasi  berbasis  objek  terdapat  kelas lamun  yang  juga  berada pada kelas tersebut. Beberapa  kelas  lain  seperti  kelas  pasir karang  hidup  dan  kelas  lamun  terdapat  pada kelas  pasir.  Klasifikasi  berbasis  piksel memiliki  kelemahan  dalam  pemisahan  kelas pada  citra  resolusi  tinggi.  Kelemahan klasifikasi  berbasis  piksel  untuk  pengolahan citra resolusi tinggi dapat diantisipasi dengan memanfaatkan  klasifikasi  berorientasi  objek (Kux & Pinho, 2006).

## 3.3. Uji Akurasi
Hasil  uji  akurasi  dari  klasifikasi berbasis piksel dan objek memiliki perbedaan  nilai Overall  Accuracy (OA). Metode klasifikasi berbasis objek menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik
Gambar 3. Hasil klasifikasi habitat bentik; (A) Berbasis piksel dan (B) Berbasis objek. dibandingkan  dengan  klasifikasi  berbasis piksel  dengan  nilai  OA  masing-masing klasifikasi  78,1%  berbanding  61,8  %.  Nilai akurasi  klasifikasi  dengan  metode  confusion matriks disajikan pada Tabel 1.
Klasifikasi berbasis piksel menghasilkan 4 kelas habitat yang bercampur  pada  kelas  lain  yaitu  kelas  Pasir Rubble  yang  masuk  pada  kelas  Lamun  dan kelas  Pasir  Karang  Hidup  dan  Lamun Karang Hidup atau sebaliknya yang menyebabkan  pada  4  kelas  ini  diperoleh akurasi  UA  dan  PA  menjadi  rendah  dari 48%-76%. Akurasi tersebut mengindikasikan bahwa terdapat kemiripan nilai spektral pada kelas tersebut sehingga  menyebabkan terjadi
kesalahan  klasifikasi.  Klasifikasi  berbasis objek  menghasilkan 3 kelas  yang  bercampur diantaranya  adalah  kelas  Pasir  Rubble  yang masuk pada kelas Lamun dan Karang Hidup atau  sebaliknya  diperoleh  akurasi  UA  dan PA menjadi rendah dari 54%-72%. Klasifikasi berbasis obyek mempunyai kelebihan  dengan  homogenitas  obyek  yang tinggi,  batas  antara  kelas  yang  jelas  dan tegas,  serta  akurasi  yang  tinggi  walau  masih ada kesalahan pada beberapa kelas penutupan (Manula et al., 2016).
Perbandingan  antara  dua  atau  lebih  akurasi pemetaan  pada  klasifikasi  citra  diketahui melalui  analisis  Kappa  dan  Z-  test.  Nilai varian Kappa yang tertinggi yaitu
Tabel 1.  Hasil  penilaian  uji  akurasi  klasifikasi  berbasis  piksel  dan  objek  berdasarkan  nilai Producer Accuracy (PA) dan User Accuracy (UA).
Kelas Habitat Bentik Klasifikasi Berbasis Piksel Klasifikasi Berbasis Objek PA (%) UA (%) PA (%) UA (%) Karang Hidup (KH) 51,4 51,4 70,2 74,2 Pasir Rubble (PR) 85 48,5 86,3 54,2 Lamun (L) 44,4 91,4 72,5 82,8 Pasir Karang Hidup (PKH) 76,9 57,1 87,8 82,8 Lamun Karang Hidup (LKH) 76,6 65,7 85,3 1,00 Pasir (P) 84,3 67,5 80,9 85,0 Overal Accuracy (%) 61,8 78,1 0,001721 pada klasifikasi berbasis objek dan yang terendah adalah 0,00028 pada klasifikasi berbasis piksel. Matriks kesalahan klasifikasi  berbasis  piksel  dan  objek  dengan algoritma  SVM  diperoleh  nilai  Z  4,357, kedua  klasifikasi  tersebut  dapat  dikatakan berbeda signifikan. Nilai Z statistik dikatakan  berbeda  signifikan  jika  hasil  Z statistik  lebih  besar  dari  1,96  (Congalton  & Green, 2009).

## IV. KESIMPULAN
Klasifikasi  habitat  bentik  dengan algoritma Support  Vector  Machine (SVM) dengan menggunakan metode berbasis objek mampu  memberikan  informasi  yang  lebih baik  dibandingkan  dengan  metode  berbasis piksel.  Habitat  bentik  Atol  Kaledupa  dapat dipetakan  dengan  baik  menggunakan  data Sentinel-2  untuk  6  kelas  habitat. Overall Accuracy dari  kedua  metode,  klasifikasi berbasis  objek  memiliki  akurasi  lebih  tinggi (78,1%)  dibandingkan  dengan  klasifikasi berbasis piksel (61,8%).  Hasil tersebut dapat dikatakan  bahwa  kedua  metode  klasifikasi berbeda signifikan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada Pemerintah Daerah Kabupaten Wakatobi melalui program bantuan penelitan pascasarajana  mahasiswa  Wakatobi,  Balai
Taman  Nasional  Wakatobi  atas  bantuan peralatan dan fasilitas selama proses pengambilan  data  lapangan,  serta  teman- teman  yang  telah  ikut  membantu  dalam pengambilan  data  lapangan.  Penulis  juga mengucapkan  terima  kasih  kepada  reviewer yang  telah  memberikan  masukan  untuk kesempurnaan paper ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Abelson,  A.  2020.  Are  we  sacrificing  the future of coral reefs on the altar of the “climate change” narrative?. ICES J. of Marine Science , 77(1): 40-45. https://doi.org/10.1093/icesjms/fsz226 Anggoro,  A.,  V.P.  Siregar,  &  S.B.  Agus. 2016. The effect of sunglint on benthic habitats  mapping  in  Pari  Island  using worldview-2 imagery.
Procedia
Environmental Sciences, 33: 487-495.
https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.0
3.101
Bauer,  M.E.  2020.  Remote  sensing  of environment: history, philosophy, approach  and  contributions,  1969– 2019. Remote Sensing  of Environment ,
237: 111522.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.1115
22 Brandl, S.J., M.J. Emslie, D.M. Ceccarelli, & T.Z. Richards. 2016. Habitat degradation increases functional
originality  in  highly  diverse  coral  reef
fish  assemblages.  Ecosphere,  7(11): e01557. https://doi.org/10.1002/ecs2.1557 Bruno,  J.F.  &  A.  Valdivia.  2016.  Coral  reef degradation is not correlated with local human  population  density.  Scientific Reports, 6(1): 1-8. https://doi.org/10.1038/srep29778 Bruno,  J.F.,  I.M.  Côté  &  L.T.  Toth.  2019. Climate  change,  coral  loss,  and  the curious case of the parrotfish paradigm:  Why  don't  marine  protected areas  improve  reef  resilience?. Annual review of marine science , 11: 307-334. https://doi.org/10.1146/annurev- marine-010318-095300
Brovelli, M.A., M.E. Molinari, E. Hussein, J. Chen  &  R.  Li.  2015.  The  first comprehensive accuracy assessment of GlobeLand30  at  a  national  level: Methodology  and  results. Remote Sensing , 7(4): 4191-4212. https://doi.org/10.3390/rs70404191
Congalton,  R.G.  &  K.  Green.  2008.
Assessing  the  accuracy  of  remotely sensed  data:  principles  and  practices. CRC Taylor & Francis Group. 183 p. Fourqurean, J.W., C.M. Duarte, H. Kennedy,
N.  Marbà,  M.  Holmer,  M.A.  Mateo, E.T.  Apostolaki,  G.A.  Kendrick,  D. Krause-Jensen  &  K.J.  Mcglathery.
2012.  Seagrass  ecosystems  as  a globally  significant  carbon  stock. Nature Geoscience, 5: 505-509. https://doi.org/10.1038/ngeo1477
Galparsoro,  I.,  A.  Borja,  &  M.C.  Uyarra.
2014.  Mapping  ecosystem  services provided  by  benthic  habitats  in  the European North Atlantic Ocean. Frontiers in Marine Science , 1: 1-14. https://doi.org/10.3389/fmars.2014.000 23
Gao,  J.  2009.  Bathymetric  mapping  by means  of  remote  sensing:  methods, accuracy  and  limitations. Progress  in Physical Geography, 33(1): 103-116. https://doi.org/10.1177/030913330910 5657
Green,  E.,  P.  Mumby,  A.  Edwards,  &  C.
Clark. 2000. Remote sensing: handbook for tropical coastal management. United Nations Educational,  Scientific  and  Cultural Organization (UNESCO).
Hafizt, M., M.D.M. Manessa, N.S. Adi, & B.
Prayudha. 2017. Benthic habitat mapping  by  combining  lyzenga’s optical  model  and  relative  water  depth model  in  Lintea  Island,  Southeast Sulawesi. Earth  and  Environmental Sciences , (98): 012037.
https://doi.org/10.1088/1755- 1315/98/1/012037
Harmel,  T.,  M.  Chami,  T.  Tormos,  N. Reynaud, & P.A. Danis. 2018. Sunglint correction of the Multi-Spectral
Instrument
(MSI)-SENTINEL-2
imagery  over  inland  and  sea  waters from  SWIR  bands. Remote  Sensing  of Environment , 204: 308-321. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.10.0 22
Hedley, J.D., A.R. Harborne, & P.J. Mumby. 2005.  Simple  and  robust  removal  of sun  glint  for  mapping  shallow‐water benthos. International  Journal  of Remote Sensing , 26(10): 2107-2112. https://doi.org/10.1080/014311605000 34086
Hoegh-Guldberg,  O.  2011.  Coral  reef ecosystems  and  anthropogenic  climate change. Regional Environmental
Change , 11(1): 215-227.
https://doi.org/10.1007/s10113-010-
0189-2
Hoegh-Guldberg,  O.,  E.S.  Poloczanska,  W. Skirving,  &  S.  Dove.  2017.  Coral  reef ecosystems  under  climate  change  and ocean acidification. Frontiers in Marine Science, 4(158): 1-20.
https://doi.org/10.3389/fmars.2017.001
58
Kachelriess,  D.,  M.  Wegmann,  M.  Gollock,
&  N.  Pettorelli.  2014.  The  application of remote sensing for marine protected
area management. Ecological
Indicators, 36: 169-177 https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2013. 07.003
Kuhn, C., A. de Matos Valerio, N. Ward, L. Loken,  H.O.  Sawakuchi,  M.  Kampel, ... & E. Vermote. 2019. Performance of Landsat-8  and  Sentinel-2 surface reflectance  products  for  river  remote sensing  retrievals  of  chlorophyll-a  and turbidity. Remote Sensing of
Environment , 224: 104-118. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.01.0 23
Kux,  H.J.H.  &  C.M.D.  Pinho,  2006.  Objek- oriented  analysis  of  high-resolution satellite  image  for  intra-urban  land cover  classification:  case  study  in  São José  Dos  Campos,  São  Paulo  State, Brazil.  Brazil:  Instituto  Nacional  de Pesquisas Espaciais.
Li,  W.  &  Q.  Guo.  2013.  A  new  accuracy assessment method for one-class
remote  sensing  classification.  IEEE
transactions  on  geoscience  and  remote sensing, 52(8): 4621-4632.
https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.22 83082
Lillesand,  T.,  R.W.  Kiefer,  &  J.  Chipman,
2015.  Remote  sensing  and  image interpretation. John Wiley & Sons.
Lyzenga, D.R. 1978. Passive remote sensing techniques  for  mapping  water  depth and  bottom  features.  Applied  optics, 17(3): 379-383.
https://doi.org/10.1364/AO.17.000379 Lyzenga,  D.R.  1981.  Remote  sensing  of bottom reflectance and water attenuation  parameters  in  shallow water  using  aircraft  and  landsat  data.
International Journal of Remote
Sensing, 2(1): 71–82.
http://doi.org/10.1080/0143116810894
8342
Madanguit,  C.J.G.,  J.P.L.  Oñez,  H.G.  Tan, M.D.  Villanueva,  J.E.  Ordaneza,  & A.U.  Novero.  2017.  Application  of support  vector  machine  (SVM)  and
quick  unbiased  efficient  statistical  tree (QUEST) algorithms on mangrove and agricultural  resource  mapping  using lidar data sets. International Journal of Applied Environmental Sciences , 12(10): 1821-1830.
Manalu,  R.J.,  Sutanto,  A.  &  Trisakti,  B.
2016.  Perbandingan  metode  klasifikasi penutup  lahan  berbasis  piksel  dan berbasis  obyek  menggunakan  data pisar-L2. Jurnal  Penginderaan  Jauh Dan  Pengolahan  Data  Citra  Digital , 13(1): 49-60. https://doi.org/10.30536/j.pjpdcd.2016. v13.a2936
Mastu,  L.O.K.,  B.  Nababan,  &  J.P. Panjaitan.  2018.  Pemetaan  habitat bentik  berbasis  objek  menggunakan citra  unmanned  aerial  vehicle  (UAV) dan  satelit  sentinel-2  di  perairan  Pulau Wangi-Wangi  Kabupaten  Wakatobi. J. Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis , 10(2): 381-396.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i2.210
39
McCarthy,  M.J.,  K.E.  Colna,  M.M.  El- Mezayen,  A.E.  Laureano-Rosario,  P. Méndez-Lázaro,  D.B.  Otis,  ...  &  F.E. Muller-Karger.  2017.  Satellite  remote sensing  for  coastal  management:  A review  of  successful  applications. Environmental  Management,  60(2): 323-339. https://doi.org/10.1007/s00267-017-
0880-x
McCormick,  M.I.,  D.P.  Chivers,  B.J.  Allan,
& M.C. Ferrari. 2017. Habitat degradation  disrupts  neophobia  in juvenile  coral  reef  fish.  Global  change biology, 23(2): 719-72.
https://doi.org/10.1111/gcb.13393
Mellin,  C.,  D.  Mouillot,  M.  Kulbicki,  T.R.
Mcclanahan, L. Vigliola, C.J.A. Bradshaw,...  &  M.J.  Caley.  2016. Humans and seasonal climate variability  threaten  large-bodied  coral reef  fish  with  small  ranges.  Nature Communications, 7(1): 1-9.
https://doi.org/10.1038/ncomms10491
Mobley,  C.D.  1994. Light  and  water radiative  transfer  in  natural  waters . California: Academic Press, lnc. 579p. Mora,  C.  2008.  A  clear  human  footprint  in the  coral  reefs  of  the  Caribbean. Proceedings  of  the  Royal  Society  B: Biological  Sciences ,  275(1636):  767-
773. https://doi.org/10.1098/rspb.2007.1472 Mumby,  P.J.,  E.P.  Green,  A.J.  Edwards,  & C.D.  Clark.  1997.  Coral  reef  habitat mapping:  how  much  detail  can  remote sensing  provide?. Marine  Biology, 130(2): 193-202. https://doi.org/10.1007/s002270050238
Mumby, P.J., C.D. Clark, E.P. Green, & A.J.
Edwards.  1998.  Benefits  of  water column  correction  and  contextual editing  for  mapping  coral  reefs.
International Journal of Remote Sensing, 19(1): 203-210.
https://doi.org/10.1080/014311698216
521
Navulur,  K.  2007. Multispektral  image analysis  using  the  object-oriented paradigm  Taylor  &  Francis  Group . LLC. 171 p.
Ouellette,  W.  &  W.  Getinet.  2016.  Remote sensing for marine spatial planning and integrated  coastal  areas  management: achievements, challenges, opportunities  and  future  prospects. Remote  Sensing  Applications:  Society and Environment , 4: 138-157. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2016.07. 003
Phinn,  S.R.,  C.M.  Roelfsema,  &  P.J. Mumby.  2012.  Multi-scale,  object- based  image  analysis  for  mapping geomorphic  and  ecological  zones  on coral  reefs. International  Journal  of Remote Sensing, 33(12): 3768-3797. https://doi.org/10.1080/01431161.2011 .633122
Pragunanti, T., B. Nababan, H. Madduppa, &
D. Kushardono. 2020. Accuracy assessment  of  several  classification
algorithms  with  and  without  hue saturation  intensity  input  features  on object  analyses  on  benthic  habitat mapping  in  the  Pajenekang  Island Waters,  South  Sulawesi.  In  IOP conference series: Earth and environmental science. IOP Publishing. 429: 012044. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/429/1/012044
Randin,  C.F.,  M.B.  Ashcroft,  J.  Bolliger,  J. Cavender-Bares, N.C. Coops, S. Dullinger,...  &  G.  Giuliani.  2020.
Monitoring biodiversity in the Anthropocene  using  remote  sensing  in species  distribution  models.  Remote sensing of environment, 239: 111626. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.1116 26
Rogers,  A.,  J.L.  Blanchard,  &  P.J.  Mumby.
2018.  Fisheries  productivity  under progressive  coral  reef  degradation. Journal  of  applied  ecology,  55(3): 1041-1049.
https://doi.org/10.1111/1365- 2664.13051
Roth,  F.,  F.  Saalmann,  T.  Thomson,  D.J. Coker, R. Villalobos, B.H. Jones,… & S. Carvalho. 2018. Coral reef degradation  affects  the  potential  for reef recovery after disturbance. Marine Environmental Research, 142: 48-58. https://doi.org/10.1016/j.marenvres.20 18.09.022
Siregar,  V.P.,  M.S.  Sangadji,  S.B.  Agus,  A. Sunuddin,  R.A.  Pasaribu, &  E. Kurniawati.  2020.  Klasifikasi  habitat perairan dangkal dari citra multispasial di  Perairan  Pulau  Kapota  dan  Pulau Kompoone, Kepulauan Wakatobi.
Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan Tropis , 12(3): 791-803.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v12i3.320
13
Sugara, A., V.P. Siregar, & S.B. Agus. 2020.
Klasifikasi  habitat  bentik  perairan dangkal dari citra worldview-2 menggunakan  data  in-situ  dan  drone.
Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan Tropis, 12(1): 135-150. https://doi.org/10.29244/jitkt.v12i1.264 48
Vahtmäe,  E.,  T.  Kutser,  &  B.  Paavel.  2020.
Performance and applicability of water column  correction  models  in  optically complex coastal waters. Remote Sensing, 12(11): 1861.
https://doi.org/10.3390/rs12111861 Vapnik, V. 1982. Estimation of Dependences Based on Empirical Data [in Russian].
Nauka,  Moscow.  English  translation, Springer Verlag, New York. 211-222. Vidya,  N.A.,  M.I.  Fanany,  &  I.  Budi.  2015.
Twitter sentiment to analyze  net brand reputation  of  mobile  phone  providers. Procedia  Computer  Science,  72:  519- 526. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.12
.159
Wahidin,  N.,  V.P.  Siregar,  B.  Nababan,  I. Jaya, & S. Wouthuyzen. 2015. Object- based  image  analysis  for  coral  reef benthic  habitat  mapping  with  several classification algorithms. Procedia Environmental Sciences, 24: 222-227. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015.0 3.029
Wicaksono,  P.,  P.A.  Aryaguna,  &  W.
Lazuardi. 2019. Benthic habitat mapping  model  and  cross  validation using  machine-learning  classification algorithms. Remote  Sensing ,  11(11): 1279. https://doi.org/10.3390/rs11111279
Wilson,  S.K.,  R.  Fisher,  M.S.  Pratchett, N.A.J.  Graham,  N.K.  Dulvy,  R.A. Turner,...  &  S.P.  Rushton.  2010. Exploitation and habitat degradation as agents of change within coral reef  fish communities. Global  Change  Biology , 14(12): 2796-2809. https://doi.org/10.1111/j.1365- 2486.2008.01696.x
Zhang,  C.,  D.,  Selch,  Z.,  Xie,  C.,  Roberts, H.,  Cooper,  &  G.  Chen.  2013.  Object- based  benthic  habitat  mapping  in  the Florida Keys from hyperspectral imagery.  Estuarine,  Coastal  and  Shelf
Science, 134: 88-97.
https://doi.org/10.1016/j.ecss.2013.09.
018
Zheng,  Z.,  J.  Ren,  Y.  Li,  C.  Huang,  G.  Liu, C.  Du,  &  H.  Lyu.  2016.  Remote sensing of diffuse attenuation coefficient  patterns  from  Landsat  8 OLI imagery of turbid inland waters: A case  study  of  Dongting  Lake.  Science of the Total Environment, 573: 39-54. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016 .08.019
Zoffoli,  M.L.,  R.  Frouin,  &  M.  Kampel.
2014.  Water  column  correction  for coral  reef  studies  by  remote  sensing.
Sensors, 14(9): 16881-16931. https://doi.org/10.3390/s140916881
Submitted  :   16 April 2021 Reviewed  :   30 June 2022 Accepted  :  17 December 2022

## FIGURE AND TABEL TITLES
Figure 1.  Map of research locations; red dot sampling location benthic habitat. Figure 2.  Percentage of frequency of presence of benthic habitat components. Figure 3.  Benthic habitat classification results; (A) Pixel-based and (B) Object-based. Table 1.   The  results  of  the  assessment  of  the  pixel-based  and  object-based  classification accuracy  tests  based  on  the  Producer  Accuracy  (PA)  and  User  Accuracy  (UA) values.